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       "      <td>1</td>\n",
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       "4  ...    NaN       NaN     280.0          695        516        1          0   \n",
       "\n",
       "  IsFramework  SellLevel SellScore  \n",
       "0           0         一般  682.9899  \n",
       "1           0         一般  593.5046  \n",
       "2           0         一般  593.5046  \n",
       "3           0         一般  593.5046  \n",
       "4           0         一般  259.4688  \n",
       "\n",
       "[5 rows x 29 columns]"
      ]
     },
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    "filtered_df.head()"
   ]
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     "text": [
      "29\n",
      "Index(['一般', '较不畅销', '畅销', '不畅销'], dtype='object')\n"
     ]
    }
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    "cols = filtered_df.columns.tolist()\n",
    "print(len(cols))\n",
    "sdf = filtered_df[[\"Price\",  \"IsFreeship\",\"AuthorScore\",\n",
    "             \"PublisherScore\",\"PublisherCode\",\"BrandScore\",\n",
    "              \"PageSize\",\"IsPractise\", \"IsFramework\",\"SellLevel\"]]\n",
    "\n",
    "sdf = sdf.fillna(0)\n",
    "\n",
    "factor = pd.factorize(sdf['SellLevel'])\n",
    "sdf[\"SellLevel\"] = factor[0]\n",
    "definitions = factor[1]\n",
    "print(definitions)"
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     "text": [
      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
      "RangeIndex: 790 entries, 0 to 789\n",
      "Data columns (total 10 columns):\n",
      " #   Column          Non-Null Count  Dtype  \n",
      "---  ------          --------------  -----  \n",
      " 0   Price           790 non-null    float64\n",
      " 1   IsFreeship      790 non-null    int64  \n",
      " 2   AuthorScore     790 non-null    int64  \n",
      " 3   PublisherScore  790 non-null    int64  \n",
      " 4   PublisherCode   790 non-null    int64  \n",
      " 5   BrandScore      790 non-null    int64  \n",
      " 6   PageSize        790 non-null    float64\n",
      " 7   IsPractise      790 non-null    int64  \n",
      " 8   IsFramework     790 non-null    int64  \n",
      " 9   SellLevel       790 non-null    int64  \n",
      "dtypes: float64(2), int64(8)\n",
      "memory usage: 61.8 KB\n"
     ]
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    "sdf.info()"
   ]
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       "Index(['一般', '较不畅销', '畅销', '不畅销'], dtype='object')"
      ]
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       "1    311\n",
       "2    259\n",
       "3    148\n",
       "0     72\n",
       "Name: SellLevel, dtype: int64"
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Price</th>\n",
       "      <th>IsFreeship</th>\n",
       "      <th>AuthorScore</th>\n",
       "      <th>PublisherScore</th>\n",
       "      <th>PublisherCode</th>\n",
       "      <th>BrandScore</th>\n",
       "      <th>PageSize</th>\n",
       "      <th>IsPractise</th>\n",
       "      <th>IsFramework</th>\n",
       "      <th>SellLevel</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>count</th>\n",
       "      <td>790.000000</td>\n",
       "      <td>790.000000</td>\n",
       "      <td>790.000000</td>\n",
       "      <td>790.000000</td>\n",
       "      <td>790.000000</td>\n",
       "      <td>790.000000</td>\n",
       "      <td>790.000000</td>\n",
       "      <td>790.000000</td>\n",
       "      <td>790.000000</td>\n",
       "      <td>790.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mean</th>\n",
       "      <td>80.194013</td>\n",
       "      <td>0.178481</td>\n",
       "      <td>24.592405</td>\n",
       "      <td>42.227848</td>\n",
       "      <td>95.175949</td>\n",
       "      <td>25.101266</td>\n",
       "      <td>176.893671</td>\n",
       "      <td>0.317722</td>\n",
       "      <td>0.135443</td>\n",
       "      <td>1.611392</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>std</th>\n",
       "      <td>67.271250</td>\n",
       "      <td>0.383160</td>\n",
       "      <td>16.603203</td>\n",
       "      <td>13.755008</td>\n",
       "      <td>238.250815</td>\n",
       "      <td>17.655408</td>\n",
       "      <td>188.177926</td>\n",
       "      <td>0.465886</td>\n",
       "      <td>0.342413</td>\n",
       "      <td>0.891942</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>min</th>\n",
       "      <td>9.900000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>20.000000</td>\n",
       "      <td>10.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>10.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>25%</th>\n",
       "      <td>49.925000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>20.000000</td>\n",
       "      <td>40.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>10.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>50%</th>\n",
       "      <td>63.650000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>20.000000</td>\n",
       "      <td>50.000000</td>\n",
       "      <td>2.000000</td>\n",
       "      <td>10.000000</td>\n",
       "      <td>185.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>2.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>75%</th>\n",
       "      <td>82.475000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>20.000000</td>\n",
       "      <td>50.000000</td>\n",
       "      <td>3.000000</td>\n",
       "      <td>50.000000</td>\n",
       "      <td>313.750000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>2.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>max</th>\n",
       "      <td>703.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>89.000000</td>\n",
       "      <td>50.000000</td>\n",
       "      <td>700.000000</td>\n",
       "      <td>50.000000</td>\n",
       "      <td>1022.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>3.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            Price  IsFreeship  AuthorScore  PublisherScore  PublisherCode  \\\n",
       "count  790.000000  790.000000   790.000000      790.000000     790.000000   \n",
       "mean    80.194013    0.178481    24.592405       42.227848      95.175949   \n",
       "std     67.271250    0.383160    16.603203       13.755008     238.250815   \n",
       "min      9.900000    0.000000    20.000000       10.000000       0.000000   \n",
       "25%     49.925000    0.000000    20.000000       40.000000       0.000000   \n",
       "50%     63.650000    0.000000    20.000000       50.000000       2.000000   \n",
       "75%     82.475000    0.000000    20.000000       50.000000       3.000000   \n",
       "max    703.000000    1.000000    89.000000       50.000000     700.000000   \n",
       "\n",
       "       BrandScore     PageSize  IsPractise  IsFramework   SellLevel  \n",
       "count  790.000000   790.000000  790.000000   790.000000  790.000000  \n",
       "mean    25.101266   176.893671    0.317722     0.135443    1.611392  \n",
       "std     17.655408   188.177926    0.465886     0.342413    0.891942  \n",
       "min     10.000000     0.000000    0.000000     0.000000    0.000000  \n",
       "25%     10.000000     0.000000    0.000000     0.000000    1.000000  \n",
       "50%     10.000000   185.000000    0.000000     0.000000    2.000000  \n",
       "75%     50.000000   313.750000    1.000000     0.000000    2.000000  \n",
       "max     50.000000  1022.000000    1.000000     1.000000    3.000000  "
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "sdf.describe()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "1eab77f3",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cf3e7394",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<h3>构建模型及训练</h3>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "id": "3cfc6de7",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 选择特征变量和目标变量\n",
    "X = sdf.iloc[:,0:len(sdf.columns.tolist())-1].values\n",
    "y = sdf.iloc[:,len(sdf.columns.tolist())-1].values"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "id": "f0aac051",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "train count: 711\n",
      "test count: 79\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\n",
    "from sklearn.metrics import confusion_matrix\n",
    "from sklearn.metrics import accuracy_score\n",
    "from sklearn.metrics import recall_score\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "from sklearn.utils import resample\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "\n",
    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.10, random_state = 21)\n",
    "print(\"train count:\",len(X_train))\n",
    "print(\"test count:\",len(X_test))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "id": "992b08d2",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 对输入变量进行标准化处理\n",
    "scaler = StandardScaler()\n",
    "X_train = scaler.fit_transform(X_train)\n",
    "X_test = scaler.transform(X_test)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "RandomForestClassifier(criterion='entropy', max_depth=3, n_estimators=150,\n",
       "                       random_state=42)"
      ]
     },
     "execution_count": 17,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "classifier = RandomForestClassifier(n_estimators = 150, max_depth = 3, criterion = 'entropy',random_state = 42)\n",
    "classifier.fit(X_train, y_train)"
   ]
  },
  {
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   "id": "35dd3737",
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    {
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     "text": [
      "Predicted Class   1   2\n",
      "Actual Class           \n",
      "0                 5   2\n",
      "1                26   3\n",
      "2                 6  25\n",
      "3                12   0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 预测测试集\n",
    "y_pred = classifier.predict(X_test)\n",
    "print(pd.crosstab(y_test, y_pred, rownames=['Actual Class'], colnames=['Predicted Class']))"
   ]
  },
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    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0.6455696202531646"
      ]
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     "output_type": "execute_result"
    }
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   "source": [
    "accuracy_score(y_test, y_pred)"
   ]
  },
  {
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    {
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     "text": [
      "Feature importance ranking:\n",
      "1. feature 5 (0.342802)\n",
      "2. feature 1 (0.222356)\n",
      "3. feature 6 (0.184823)\n",
      "4. feature 0 (0.093399)\n",
      "5. feature 3 (0.058993)\n",
      "6. feature 4 (0.053921)\n",
      "7. feature 8 (0.025651)\n",
      "8. feature 2 (0.009201)\n",
      "9. feature 7 (0.008854)\n"
     ]
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    {
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      "image/png": "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       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
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    "importances = classifier.feature_importances_\n",
    "std = np.std([tree.feature_importances_ for tree in classifier.estimators_], axis=0)\n",
    "indices = np.argsort(importances)[::-1]\n",
    "\n",
    "print(\"Feature importance ranking:\")\n",
    "\n",
    "for f in range(X.shape[1]):\n",
    "    print(\"%d. feature %d (%f)\" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))\n",
    "\n",
    "plt.figure()\n",
    "plt.title(\"Feature importances\")\n",
    "plt.bar(range(X.shape[1]), importances[indices],color=\"r\", yerr=std[indices], align=\"center\")\n",
    "plt.xticks(range(X.shape[1]), indices)\n",
    "plt.xlim([-1, X.shape[1]])\n",
    "plt.show()\n"
   ]
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      "text/plain": [
       "[('BrandScore', 0.3428022722176),\n",
       " ('IsFreeship', 0.22235596785423495),\n",
       " ('PageSize', 0.1848230225863661),\n",
       " ('Price', 0.0933988347875788),\n",
       " ('PublisherScore', 0.05899335417414079),\n",
       " ('PublisherCode', 0.053921087685175464),\n",
       " ('IsFramework', 0.025650853746176365),\n",
       " ('AuthorScore', 0.009200572420654897),\n",
       " ('IsPractise', 0.00885403452807265)]"
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   "source": [
    "result_importances = list(zip(sdf.columns[0:len(sdf.columns.tolist())-1], classifier.feature_importances_))\n",
    "result_importances.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)\n",
    "result_importances"
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  },
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   "source": [
    "<h3>对比其它模型</h3>"
   ]
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       "LogisticRegression()"
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   "source": [
    "from sklearn import model_selection\n",
    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
    "model = LogisticRegression()\n",
    "model.fit(X_train, y_train)"
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       "0.5949367088607594"
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    "y_pred = model.predict(X_test)\n",
    "accuracy_score(y_test, y_pred)"
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       "Text(0, 0.5, 'Feature Importance Score')"
      ]
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      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>PriceDesc</th>\n",
       "      <th>Publisher</th>\n",
       "      <th>Author</th>\n",
       "      <th>Package</th>\n",
       "      <th>SellLevel</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>较高</td>\n",
       "      <td>清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>邹伟</td>\n",
       "      <td>平装</td>\n",
       "      <td>一般</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>中</td>\n",
       "      <td>清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>周志华</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>一般</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>高</td>\n",
       "      <td>清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>周志华</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>一般</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>中</td>\n",
       "      <td>清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>周志华</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>一般</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>低</td>\n",
       "      <td>机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>美 Tom Mitchell</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>一般</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "  PriceDesc Publisher          Author Package SellLevel\n",
       "0        较高   清华大学出版社              邹伟      平装        一般\n",
       "1         中   清华大学出版社             周志华     NaN        一般\n",
       "2         高   清华大学出版社             周志华     NaN        一般\n",
       "3         中   清华大学出版社             周志华     NaN        一般\n",
       "4         低   机械工业出版社  美 Tom Mitchell     NaN        一般"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#选择关联分析的字段\n",
    "adf = filtered_df[[\"PriceDesc\", \"Publisher\", 'Author',\"Package\",\"SellLevel\"]]\n",
    "adf.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "id": "6140e332",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/opt/miniconda3/envs/book/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning: \n",
      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
      "\n",
      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
      "  \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#包装为空的字段全部置为'平装'\n",
    "adf['Package'] =  adf['Package'].fillna('平装')\n",
    "# 过滤作者为空的数据\n",
    "adf = adf[adf['Author'].notnull()]\n",
    "# 滤除出版社为空的数据\n",
    "adf = adf[adf['Publisher'].notnull()]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "id": "5609c3c6",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>PriceDesc</th>\n",
       "      <th>Publisher</th>\n",
       "      <th>Author</th>\n",
       "      <th>Package</th>\n",
       "      <th>SellLevel</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>较高</td>\n",
       "      <td>清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>邹伟</td>\n",
       "      <td>平装</td>\n",
       "      <td>一般</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>中</td>\n",
       "      <td>清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>周志华</td>\n",
       "      <td>平装</td>\n",
       "      <td>一般</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>高</td>\n",
       "      <td>清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>周志华</td>\n",
       "      <td>平装</td>\n",
       "      <td>一般</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>中</td>\n",
       "      <td>清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>周志华</td>\n",
       "      <td>平装</td>\n",
       "      <td>一般</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>低</td>\n",
       "      <td>机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>美 Tom Mitchell</td>\n",
       "      <td>平装</td>\n",
       "      <td>一般</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "  PriceDesc Publisher          Author Package SellLevel\n",
       "0        较高   清华大学出版社              邹伟      平装        一般\n",
       "1         中   清华大学出版社             周志华      平装        一般\n",
       "2         高   清华大学出版社             周志华      平装        一般\n",
       "3         中   清华大学出版社             周志华      平装        一般\n",
       "4         低   机械工业出版社  美 Tom Mitchell      平装        一般"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "adf.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "id": "599daccf",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
      "Int64Index: 700 entries, 0 to 789\n",
      "Data columns (total 5 columns):\n",
      " #   Column     Non-Null Count  Dtype \n",
      "---  ------     --------------  ----- \n",
      " 0   PriceDesc  700 non-null    object\n",
      " 1   Publisher  700 non-null    object\n",
      " 2   Author     700 non-null    object\n",
      " 3   Package    700 non-null    object\n",
      " 4   SellLevel  700 non-null    object\n",
      "dtypes: object(5)\n",
      "memory usage: 32.8+ KB\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "adf.info()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "id": "1d84b8e1",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "transacts = []\n",
    "for i in range(0, len(adf)): \n",
    "    column_value = [adf.columns[j] +\"=\" + str(adf.values[i,j]) for j in range(0, len(adf.columns.tolist()))]\n",
    "    transacts.append(column_value)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "id": "275df981",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['PriceDesc=较高',\n",
       " 'Publisher=清华大学出版社',\n",
       " 'Author=邹伟',\n",
       " 'Package=平装',\n",
       " 'SellLevel=一般']"
      ]
     },
     "execution_count": 17,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 查看构建好的第一条记录\n",
    "transacts[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "id": "4e28af97",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\n",
      "Collecting apyori\n",
      "  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/5e/62/5ffde5c473ea4b033490617ec5caa80d59804875ad3c3c57c0976533a21a/apyori-1.1.2.tar.gz (8.6 kB)\n",
      "  Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
      "\u001b[?25hBuilding wheels for collected packages: apyori\n",
      "  Building wheel for apyori (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
      "\u001b[?25h  Created wheel for apyori: filename=apyori-1.1.2-py3-none-any.whl size=5973 sha256=adfb34fdb5651aafe8b7b8d6785ee0f3974563f8a7995c53234b87358e080e83\n",
      "  Stored in directory: /Users/lully/Library/Caches/pip/wheels/c7/e8/b8/13725570d7ceeab9f3467e44e458d272300f6663dab35de034\n",
      "Successfully built apyori\n",
      "Installing collected packages: apyori\n",
      "Successfully installed apyori-1.1.2\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!pip install apyori"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "id": "7f7b4277",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "RelationRecord(items=frozenset({'PriceDesc=高', 'Author=Ian'}), support=0.004285714285714286, ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset({'Author=Ian'}), items_add=frozenset({'PriceDesc=高'}), confidence=1.0, lift=6.862745098039216)])"
      ]
     },
     "execution_count": 19,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from apyori import apriori\n",
    "rule = apriori(transacts, min_support=0.003, min_confidence=0.2, min_lift=3)\n",
    "output = list(rule) \n",
    "output[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "id": "5e93d6cc",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def re_orgnize_result(output):\n",
    "    left         = [tuple(record[2][0][0])[0] for record in output]\n",
    "    right         = [tuple(record[2][0][1])[0] for record in output]\n",
    "    support    = [record[1] for record in output]\n",
    "    confidence = [record[2][0][2] for record in output]\n",
    "    lift       = [record[2][0][3] for record in output]\n",
    "    return list(zip(left, right, support, confidence, lift))\n",
    "results = re_orgnize_result(output)\n",
    "odf = pd.DataFrame(results, columns = ['前项', '后项', '支持度', '置信度', '提升度'])\n",
    "odf = odf.drop_duplicates(keep='first') #去重"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "id": "0520659b",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>Author=Ian</td>\n",
       "      <td>PriceDesc=高</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.862745</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>Author=Ian</td>\n",
       "      <td>Publisher=人民邮电出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>3.954802</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>Author=IanGoodfellow</td>\n",
       "      <td>PriceDesc=高</td>\n",
       "      <td>0.007143</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.862745</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Author=IanGoodfellow</td>\n",
       "      <td>Publisher=人民邮电出版社</td>\n",
       "      <td>0.007143</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>3.954802</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>Author=何宇健</td>\n",
       "      <td>Publisher=电子工业出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>10.144928</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                     前项                 后项       支持度  置信度        提升度\n",
       "0            Author=Ian        PriceDesc=高  0.004286  1.0   6.862745\n",
       "1            Author=Ian  Publisher=人民邮电出版社  0.004286  1.0   3.954802\n",
       "2  Author=IanGoodfellow        PriceDesc=高  0.007143  1.0   6.862745\n",
       "3  Author=IanGoodfellow  Publisher=人民邮电出版社  0.007143  1.0   3.954802\n",
       "4            Author=何宇健  Publisher=电子工业出版社  0.004286  1.0  10.144928"
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       "    }\n",
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>11</th>\n",
       "      <td>Author=周志华等</td>\n",
       "      <td>Publisher=机械工业出版社、电子工业出版社、清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.012857</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>58.333333</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>65</th>\n",
       "      <td>Author=周志华等</td>\n",
       "      <td>SellLevel=较不畅销</td>\n",
       "      <td>0.012857</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>58.333333</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>63</th>\n",
       "      <td>Author=周志华等</td>\n",
       "      <td>PriceDesc=中</td>\n",
       "      <td>0.008571</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>58.333333</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>140</th>\n",
       "      <td>Author=周志华等</td>\n",
       "      <td>SellLevel=较不畅销</td>\n",
       "      <td>0.008571</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>58.333333</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>168</th>\n",
       "      <td>Author=IanGoodfellow</td>\n",
       "      <td>SellLevel=较不畅销</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>0.600000</td>\n",
       "      <td>30.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>120</th>\n",
       "      <td>Author=IanGoodfellow</td>\n",
       "      <td>Publisher=人民邮电出版社</td>\n",
       "      <td>0.007143</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>29.166667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>109</th>\n",
       "      <td>Package=精装</td>\n",
       "      <td>PriceDesc=中</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>0.230769</td>\n",
       "      <td>26.923077</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>141</th>\n",
       "      <td>Author=周志华著</td>\n",
       "      <td>SellLevel=一般</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>26.923077</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>68</th>\n",
       "      <td>Author=周志华著</td>\n",
       "      <td>SellLevel=一般</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>25.925926</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>39</th>\n",
       "      <td>Author=Ian</td>\n",
       "      <td>PriceDesc=高</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>25.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                       前项                                 后项       支持度  \\\n",
       "11            Author=周志华等  Publisher=机械工业出版社、电子工业出版社、清华大学出版社  0.012857   \n",
       "65            Author=周志华等                     SellLevel=较不畅销  0.012857   \n",
       "63            Author=周志华等                        PriceDesc=中  0.008571   \n",
       "140           Author=周志华等                     SellLevel=较不畅销  0.008571   \n",
       "168  Author=IanGoodfellow                     SellLevel=较不畅销  0.004286   \n",
       "120  Author=IanGoodfellow                  Publisher=人民邮电出版社  0.007143   \n",
       "109            Package=精装                        PriceDesc=中  0.004286   \n",
       "141           Author=周志华著                       SellLevel=一般  0.004286   \n",
       "68            Author=周志华著                       SellLevel=一般  0.004286   \n",
       "39             Author=Ian                        PriceDesc=高  0.004286   \n",
       "\n",
       "          置信度        提升度  \n",
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       "65   0.750000  58.333333  \n",
       "63   0.500000  58.333333  \n",
       "140  0.500000  58.333333  \n",
       "168  0.600000  30.000000  \n",
       "120  1.000000  29.166667  \n",
       "109  0.230769  26.923077  \n",
       "141  1.000000  26.923077  \n",
       "68   1.000000  25.925926  \n",
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>97</th>\n",
       "      <td>Author=诸葛越</td>\n",
       "      <td>SellLevel=畅销</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>0.6</td>\n",
       "      <td>8.235294</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
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       "            前项            后项       支持度  置信度       提升度\n",
       "97  Author=诸葛越  SellLevel=畅销  0.004286  0.6  8.235294"
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>118</th>\n",
       "      <td>Publisher=科学出版社</td>\n",
       "      <td>SellLevel=不畅销</td>\n",
       "      <td>0.005714</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>10.294118</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>116</th>\n",
       "      <td>Publisher=东南大学出版社</td>\n",
       "      <td>SellLevel=不畅销</td>\n",
       "      <td>0.005714</td>\n",
       "      <td>0.222222</td>\n",
       "      <td>4.575163</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>106</th>\n",
       "      <td>Publisher=科学出版社</td>\n",
       "      <td>SellLevel=不畅销</td>\n",
       "      <td>0.007143</td>\n",
       "      <td>0.625000</td>\n",
       "      <td>3.871681</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>38</th>\n",
       "      <td>Publisher=科学出版社</td>\n",
       "      <td>SellLevel=不畅销</td>\n",
       "      <td>0.007143</td>\n",
       "      <td>0.625000</td>\n",
       "      <td>3.739316</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                    前项             后项       支持度       置信度        提升度\n",
       "118    Publisher=科学出版社  SellLevel=不畅销  0.005714  0.500000  10.294118\n",
       "116  Publisher=东南大学出版社  SellLevel=不畅销  0.005714  0.222222   4.575163\n",
       "106    Publisher=科学出版社  SellLevel=不畅销  0.007143  0.625000   3.871681\n",
       "38     Publisher=科学出版社  SellLevel=不畅销  0.007143  0.625000   3.739316"
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>169</th>\n",
       "      <td>PriceDesc=中</td>\n",
       "      <td>SellLevel=不畅销</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>0.3</td>\n",
       "      <td>16.153846</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>132</th>\n",
       "      <td>PriceDesc=中</td>\n",
       "      <td>SellLevel=不畅销</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>0.3</td>\n",
       "      <td>15.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "              前项             后项       支持度  置信度        提升度\n",
       "169  PriceDesc=中  SellLevel=不畅销  0.004286  0.3  16.153846\n",
       "132  PriceDesc=中  SellLevel=不畅销  0.004286  0.3  15.000000"
      ]
     },
     "execution_count": 446,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "rslt_df = odf[odf['后项'] == 'SellLevel=不畅销'] \n",
    "rslt_df = rslt_df[rslt_df['前项'].str.contains(\"Price\")]\n",
    "rslt_df.nlargest(n = 10, columns = ['提升度'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 447,
   "id": "36366919",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "Empty DataFrame\n",
       "Columns: [前项, 后项, 支持度, 置信度, 提升度]\n",
       "Index: []"
      ]
     },
     "execution_count": 447,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "rslt_df = odf[odf['后项'] == 'SellLevel=畅销'] \n",
    "rslt_df = rslt_df[rslt_df['前项'].str.contains(\"PriceDesc\")]\n",
    "# rslt_df = rslt_df[rslt_df['前项'].str.contains(\"Package\")]\n",
    "rslt_df.nlargest(n = 10, columns = ['提升度'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 451,
   "id": "30e2925a",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>99</th>\n",
       "      <td>Author=赵卫东</td>\n",
       "      <td>PriceDesc=中</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>0.75</td>\n",
       "      <td>5.769231</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>157</th>\n",
       "      <td>Author=赵卫东</td>\n",
       "      <td>Package=平装</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>0.75</td>\n",
       "      <td>5.769231</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>98</th>\n",
       "      <td>Author=赵卫东</td>\n",
       "      <td>Package=平装</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>0.75</td>\n",
       "      <td>3.034682</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "             前项           后项       支持度   置信度       提升度\n",
       "99   Author=赵卫东  PriceDesc=中  0.004286  0.75  5.769231\n",
       "157  Author=赵卫东   Package=平装  0.004286  0.75  5.769231\n",
       "98   Author=赵卫东   Package=平装  0.004286  0.75  3.034682"
      ]
     },
     "execution_count": 451,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "rslt_df = odf[odf['前项'] == 'Author=赵卫东'] \n",
    "rslt_df.nlargest(n = 10, columns = ['提升度'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 450,
   "id": "ea415183",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>104</th>\n",
       "      <td>Author=黄佳</td>\n",
       "      <td>Publisher=人民邮电出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>4.046243</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>33</th>\n",
       "      <td>Author=黄佳</td>\n",
       "      <td>Publisher=人民邮电出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>3.954802</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            前项                 后项       支持度  置信度       提升度\n",
       "104  Author=黄佳  Publisher=人民邮电出版社  0.004286  1.0  4.046243\n",
       "33   Author=黄佳  Publisher=人民邮电出版社  0.004286  1.0  3.954802"
      ]
     },
     "execution_count": 450,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "rslt_df = odf[odf['前项'] == 'Author=黄佳'] \n",
    "rslt_df.nlargest(n = 10, columns = ['提升度'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 457,
   "id": "9a85cec8",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>75</th>\n",
       "      <td>Author=奥雷利安·杰龙</td>\n",
       "      <td>Publisher=机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>0.6</td>\n",
       "      <td>16.800000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>125</th>\n",
       "      <td>Author=刘铁岩 陈薇 王太峰 高飞</td>\n",
       "      <td>Publisher=机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>5.882353</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>126</th>\n",
       "      <td>Author=加 Simon Haykin</td>\n",
       "      <td>Publisher=机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>5.882353</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>135</th>\n",
       "      <td>Author=周志华 王魏 高尉 张利军</td>\n",
       "      <td>Publisher=机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>5.882353</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>148</th>\n",
       "      <td>Author=海金</td>\n",
       "      <td>Publisher=机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>5.882353</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>153</th>\n",
       "      <td>Author=美迈克尔 贝耶勒Michael Be</td>\n",
       "      <td>Publisher=机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>5.882353</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>49</th>\n",
       "      <td>Author=刘铁岩 陈薇 王太峰 高飞</td>\n",
       "      <td>Publisher=机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>5.785124</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>51</th>\n",
       "      <td>Author=加 Simon Haykin</td>\n",
       "      <td>Publisher=机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>5.785124</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>61</th>\n",
       "      <td>Author=周志华 王魏 高尉 张利军</td>\n",
       "      <td>Publisher=机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>5.785124</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>86</th>\n",
       "      <td>Author=海金</td>\n",
       "      <td>Publisher=机械工业出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>5.785124</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                            前项                 后项       支持度  置信度        提升度\n",
       "75              Author=奥雷利安·杰龙  Publisher=机械工业出版社  0.004286  0.6  16.800000\n",
       "125       Author=刘铁岩 陈薇 王太峰 高飞  Publisher=机械工业出版社  0.004286  1.0   5.882353\n",
       "126      Author=加 Simon Haykin  Publisher=机械工业出版社  0.004286  1.0   5.882353\n",
       "135       Author=周志华 王魏 高尉 张利军  Publisher=机械工业出版社  0.004286  1.0   5.882353\n",
       "148                  Author=海金  Publisher=机械工业出版社  0.004286  1.0   5.882353\n",
       "153  Author=美迈克尔 贝耶勒Michael Be  Publisher=机械工业出版社  0.004286  1.0   5.882353\n",
       "49        Author=刘铁岩 陈薇 王太峰 高飞  Publisher=机械工业出版社  0.004286  1.0   5.785124\n",
       "51       Author=加 Simon Haykin  Publisher=机械工业出版社  0.004286  1.0   5.785124\n",
       "61        Author=周志华 王魏 高尉 张利军  Publisher=机械工业出版社  0.004286  1.0   5.785124\n",
       "86                   Author=海金  Publisher=机械工业出版社  0.004286  1.0   5.785124"
      ]
     },
     "execution_count": 457,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "rslt_df = odf[odf['后项'] == 'Publisher=机械工业出版社'] \n",
    "rslt_df.nlargest(n = 10, columns = ['提升度'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 458,
   "id": "59ec3525",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>66</th>\n",
       "      <td>Author=周志华著</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.666667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>81</th>\n",
       "      <td>Author=李航</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.010000</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.666667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>84</th>\n",
       "      <td>Author=林大贵</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.666667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>93</th>\n",
       "      <td>Author=范淼</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.666667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>100</th>\n",
       "      <td>Author=郑秋生</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.666667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>101</th>\n",
       "      <td>Author=雷明</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.005714</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.666667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>129</th>\n",
       "      <td>SellLevel=一般</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.666667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>12</th>\n",
       "      <td>Author=周志华著</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.306306</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>22</th>\n",
       "      <td>Author=李航</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.010000</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.306306</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>23</th>\n",
       "      <td>Author=林大贵</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.306306</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "               前项                 后项       支持度  置信度       提升度\n",
       "66    Author=周志华著  Publisher=清华大学出版社  0.004286  1.0  6.666667\n",
       "81      Author=李航  Publisher=清华大学出版社  0.010000  1.0  6.666667\n",
       "84     Author=林大贵  Publisher=清华大学出版社  0.004286  1.0  6.666667\n",
       "93      Author=范淼  Publisher=清华大学出版社  0.004286  1.0  6.666667\n",
       "100    Author=郑秋生  Publisher=清华大学出版社  0.004286  1.0  6.666667\n",
       "101     Author=雷明  Publisher=清华大学出版社  0.005714  1.0  6.666667\n",
       "129  SellLevel=一般  Publisher=清华大学出版社  0.004286  1.0  6.666667\n",
       "12    Author=周志华著  Publisher=清华大学出版社  0.004286  1.0  6.306306\n",
       "22      Author=李航  Publisher=清华大学出版社  0.010000  1.0  6.306306\n",
       "23     Author=林大贵  Publisher=清华大学出版社  0.004286  1.0  6.306306"
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       "    }\n",
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       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>129</th>\n",
       "      <td>SellLevel=一般</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.666667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>57</th>\n",
       "      <td>SellLevel=一般</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.004286</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>6.306306</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>167</th>\n",
       "      <td>SellLevel=一般</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.007143</td>\n",
       "      <td>0.5</td>\n",
       "      <td>3.333333</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>119</th>\n",
       "      <td>SellLevel=一般</td>\n",
       "      <td>Publisher=清华大学出版社</td>\n",
       "      <td>0.007143</td>\n",
       "      <td>0.5</td>\n",
       "      <td>3.153153</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "               前项                 后项       支持度  置信度       提升度\n",
       "129  SellLevel=一般  Publisher=清华大学出版社  0.004286  1.0  6.666667\n",
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       "119  SellLevel=一般  Publisher=清华大学出版社  0.007143  0.5  3.153153"
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>前项</th>\n",
       "      <th>后项</th>\n",
       "      <th>支持度</th>\n",
       "      <th>置信度</th>\n",
       "      <th>提升度</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>36</th>\n",
       "      <td>Package=精装</td>\n",
       "      <td>Publisher=中信出版社</td>\n",
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       "      <td>17.948718</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
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       "            前项               后项       支持度       置信度        提升度\n",
       "36  Package=精装  Publisher=中信出版社  0.004286  0.230769  17.948718"
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    "rslt_df = odf[odf['后项'] == 'Publisher=中信出版社'] \n",
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    "## 评论分析"
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       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Book_id</th>\n",
       "      <th>Username</th>\n",
       "      <th>Comment_time</th>\n",
       "      <th>Comment</th>\n",
       "      <th>review_seg</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>70360732846</td>\n",
       "      <td>jd_187388rfo</td>\n",
       "      <td>2020-12-02 20:02:36</td>\n",
       "      <td>非常好，包装的非常精美，</td>\n",
       "      <td>非常 好 包装 非常 精美</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>70360732846</td>\n",
       "      <td>Kushim_Hu</td>\n",
       "      <td>2020-09-03 10:57:37</td>\n",
       "      <td>品相很好，书页质量没得说，文字打印清晰</td>\n",
       "      <td>品相 很 好 书页 质量 没得说 文字 打印 清晰</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>70360732846</td>\n",
       "      <td>流小熙</td>\n",
       "      <td>2020-07-29 09:19:33</td>\n",
       "      <td>书很新很好\\n下次还会再来\\n机器学习冲冲冲</td>\n",
       "      <td>书 很 新 很 好 下次 还会 再 来 机器 学习 冲冲</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>70360732846</td>\n",
       "      <td>白色的米</td>\n",
       "      <td>2020-12-20 17:14:24</td>\n",
       "      <td>书本外包装完好无损，里面字体打印清晰，很好</td>\n",
       "      <td>书本 外包装 完好无损 里面 字体 打印 清晰 很 好</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>70360732846</td>\n",
       "      <td>j***p</td>\n",
       "      <td>2020-12-04 17:17:45</td>\n",
       "      <td>图书很好，包装精细，内容详实</td>\n",
       "      <td>图书 很 好 包装 精细 内容 详实</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
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              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 1",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 2",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 3",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 4",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 5",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 6",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 7",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 8",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 9",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 10",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 11",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 12",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 13",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 14",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 15",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 16",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 17",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 18",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
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                "red",
                "#B0BEC5"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 19",
            "method": "update"
           },
           {
            "args": [
             {
              "marker.color": [
               [
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "#B0BEC5",
                "red"
               ]
              ]
             }
            ],
            "label": "Topic 20",
            "method": "update"
           }
          ]
         }
        ],
        "template": {
         "data": {
          "bar": [
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            },
            "error_y": {
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            "marker": {
             "line": {
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             },
             "pattern": {
              "fillmode": "overlay",
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            },
            "type": "bar"
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           {
            "marker": {
             "line": {
              "color": "white",
              "width": 0.5
             },
             "pattern": {
              "fillmode": "overlay",
              "size": 10,
              "solidity": 0.2
             }
            },
            "type": "barpolar"
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          "carpet": [
           {
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             "endlinecolor": "rgb(36,36,36)",
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             "linecolor": "white",
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             "startlinecolor": "rgb(36,36,36)"
            },
            "baxis": {
             "endlinecolor": "rgb(36,36,36)",
             "gridcolor": "white",
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             "minorgridcolor": "white",
             "startlinecolor": "rgb(36,36,36)"
            },
            "type": "carpet"
           }
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          "choropleth": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 1,
             "tickcolor": "rgb(36,36,36)",
             "ticks": "outside"
            },
            "type": "choropleth"
           }
          ],
          "contour": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 1,
             "tickcolor": "rgb(36,36,36)",
             "ticks": "outside"
            },
            "colorscale": [
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             [
              0.1111111111111111,
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             [
              0.2222222222222222,
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             ],
             [
              0.3333333333333333,
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             ],
             [
              0.4444444444444444,
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             ],
             [
              0.5555555555555556,
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             ],
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             ],
             [
              0.7777777777777778,
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             ],
             [
              0.8888888888888888,
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             ],
             [
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             ]
            ],
            "type": "contour"
           }
          ],
          "contourcarpet": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 1,
             "tickcolor": "rgb(36,36,36)",
             "ticks": "outside"
            },
            "type": "contourcarpet"
           }
          ],
          "heatmap": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 1,
             "tickcolor": "rgb(36,36,36)",
             "ticks": "outside"
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#440154"
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             [
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       "var gd = document.getElementById('e8265323-814d-497c-a3b4-e4797fc9bffd');\n",
       "var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
       "        var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
       "        if (!display || display === 'none') {{\n",
       "            console.log([gd, 'removed!']);\n",
       "            Plotly.purge(gd);\n",
       "            observer.disconnect();\n",
       "        }}\n",
       "}});\n",
       "\n",
       "// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
       "var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
       "if (notebookContainer) {{\n",
       "    x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "// Listen for the clearing of the current output cell\n",
       "var outputEl = gd.closest('.output');\n",
       "if (outputEl) {{\n",
       "    x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "                        })                };                });            </script>        </div>"
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          "<b>Topic 0</b>: 非常_不错_很快_京东_内容",
          "<b>Topic 1</b>: 清晰_打印_打印 清晰_清楚_清晰 书本",
          "<b>Topic 2</b>: 经典_学习_书籍_数学_系列",
          "<b>Topic 3</b>: 产品_视觉_机器_学习_技术",
          "<b>Topic 4</b>: 人工智能_机器人_本书_人工智能 发展_发展",
          "<b>Topic 5</b>: 物流_物流 很快 包装_物流 很快_很快 包装_...",
          "<b>Topic 6</b>: 学习_质量_学习 质量_这些_很大",
          "<b>Topic 7</b>: 深度 学习_深度_学习_慢慢_一定",
          "<b>Topic 8</b>: 物流_包装_采购 书籍 出版社_物流 包装 正版...",
          "<b>Topic 9</b>: python_复杂 产品_想法_如何_复杂",
          "<b>Topic 10</b>: 实用_专业 非常 实用_专业 非常_实用 不错...",
          "<b>Topic 11</b>: 本书_2020_方式 配图_好书 之一 202...",
          "<b>Topic 12</b>: 神经网络_比较_实验室_神经网络 入门_还是 ...",
          "<b>Topic 13</b>: 书里 内容_书里_tensorflow_内容 ...",
          "<b>Topic 14</b>: 本书_实体书 支持_必须 一本 实体书_书籍 ...",
          "<b>Topic 15</b>: 没有_没有 空白页 纸张_破损 没有_不错 开...",
          "<b>Topic 16</b>: 全面_详细_全面 了解_值得 学习_了解 内容",
          "<b>Topic 17</b>: 颜色 质量_颜色_颜色 质量 非常_非常 质量...",
          "<b>Topic 18</b>: 618_活动_当天 下单 隔天_囤书_下单 隔...",
          "<b>Topic 19</b>: 非常 本书_本书 非常适合_理论性_非常 本书...",
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             [
              1,
              "#fde725"
             ]
            ],
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          ],
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              "#fde725"
             ]
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Probability Distribution</b>\",\"y\":0.95,\"x\":0.5,\"xanchor\":\"center\",\"yanchor\":\"top\"},\"hoverlabel\":{\"font\":{\"size\":16,\"family\":\"Rockwell\"},\"bgcolor\":\"white\"},\"xaxis\":{\"title\":{\"text\":\"Probability\"}},\"width\":800,\"height\":600},                        {\"responsive\": true}                    ).then(function(){\n",
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       "var gd = document.getElementById('51e082da-f666-4ab6-b857-e122d6cf7c40');\n",
       "var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
       "        var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
       "        if (!display || display === 'none') {{\n",
       "            console.log([gd, 'removed!']);\n",
       "            Plotly.purge(gd);\n",
       "            observer.disconnect();\n",
       "        }}\n",
       "}});\n",
       "\n",
       "// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
       "var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
       "if (notebookContainer) {{\n",
       "    x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "// Listen for the clearing of the current output cell\n",
       "var outputEl = gd.closest('.output');\n",
       "if (outputEl) {{\n",
       "    x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "                        })                };                });            </script>        </div>"
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          -5,
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             ],
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             ]
            ],
            "type": "contour"
           }
          ],
          "contourcarpet": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "type": "contourcarpet"
           }
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          "heatmap": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
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            ],
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          ],
          "heatmapgl": [
           {
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       "var gd = document.getElementById('9d7072bb-ea7d-41b2-a4f7-2ad9753bb357');\n",
       "var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
       "        var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
       "        if (!display || display === 'none') {{\n",
       "            console.log([gd, 'removed!']);\n",
       "            Plotly.purge(gd);\n",
       "            observer.disconnect();\n",
       "        }}\n",
       "}});\n",
       "\n",
       "// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
       "var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
       "if (notebookContainer) {{\n",
       "    x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "// Listen for the clearing of the current output cell\n",
       "var outputEl = gd.closest('.output');\n",
       "if (outputEl) {{\n",
       "    x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
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             "outlinewidth": 0,
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       "                            \n",
       "var gd = document.getElementById('ac450624-b549-4321-aee6-09b890e3a0a5');\n",
       "var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
       "        var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
       "        if (!display || display === 'none') {{\n",
       "            console.log([gd, 'removed!']);\n",
       "            Plotly.purge(gd);\n",
       "            observer.disconnect();\n",
       "        }}\n",
       "}});\n",
       "\n",
       "// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
       "var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
       "if (notebookContainer) {{\n",
       "    x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "// Listen for the clearing of the current output cell\n",
       "var outputEl = gd.closest('.output');\n",
       "if (outputEl) {{\n",
       "    x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
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          "物流 很快 包装  ",
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          "质量  ",
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       "                            \n",
       "var gd = document.getElementById('3af14ca3-1ced-4144-8150-f257945d41cc');\n",
       "var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
       "        var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
       "        if (!display || display === 'none') {{\n",
       "            console.log([gd, 'removed!']);\n",
       "            Plotly.purge(gd);\n",
       "            observer.disconnect();\n",
       "        }}\n",
       "}});\n",
       "\n",
       "// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
       "var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
       "if (notebookContainer) {{\n",
       "    x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "// Listen for the clearing of the current output cell\n",
       "var outputEl = gd.closest('.output');\n",
       "if (outputEl) {{\n",
       "    x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "                        })                };                });            </script>        </div>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "model.visualize_barchart()"
   ]
  },
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   "execution_count": null,
   "id": "8ee8426a",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups\n",
    "from sentence_transformers import SentenceTransformer\n",
    "from bertopic import BERTopic\n",
    "from umap import UMAP\n",
    "\n",
    "# Prepare embeddings\n",
    "# sentence_model = BERTopic(embedding_model=\"all-mpnet-base-v2\")\n",
    "sentence_model = SentenceTransformer(\"distiluse-base-multilingual-cased-v2\")\n",
    "\n",
    "embeddings = sentence_model.encode(docs, show_progress_bar=False)\n",
    "\n",
    "# Train BERTopic\n",
    "topic_model = BERTopic().fit(docs, embeddings)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "id": "fe8fb0a0",
   "metadata": {},
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        "plotlyServerURL": "https://plot.ly"
       },
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        {
         "hoverinfo": "text",
         "hovertext": [
          "书 很 新 很 好 下次 还会 再 来 机器 学习 冲冲",
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          "双十 一 期间 物流 也 很快 一天 就 到货 了 物流 方面 很快 就 发货 了 没多久 就 收到 书 质量 方面 纸张 还 可以 印刷 字体 清晰 暂时 没有 什么 问题 包装 是 用 一个 箱子 装 再说 东西 跟 描述 一样 可以 看 一下 图片 很 好 价格 也 还好 终于 收到 我 需要 宝贝 了 东西 很 好 说 实在 这是 购物 来 让 我 最 满意 一次 购物 无论是 掌柜的 态度 还是 对 物品 我 都 非常 满意 掌柜 态度 很 专业 热情 有问必答 回复 也 很快 我 问 了 不少 问题 他 都 不 觉得 烦 都 会 认真 回答 我 这点 我 向 掌柜 表示 由衷 敬意 这样 好 掌柜 可不 多 再说 宝贝 正是 我 需要 收到 时候 包装 完整 打开 后 让 我 惊喜 是 宝贝 比 我 想象 中 还要 好 不得不 得 竖起 大拇指 下次 需要 时候 我 还 会 再 来 到时候 麻烦 掌柜 给 个 优惠 哦",
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          "这次 双 11 在 京东 上 只 买 了 几本书 活动 力度 挺大 满 100 减去 50 很 划算 书 质量 都 挺不错 发货 速度 也 还 挺 好 整体 来说 还是 挺 让 人 满意 反正 就是 挺 开心 很 喜欢 书 是 充盈 感觉 说 包装 也 挺 好 发货 还 算是 可以 吧 我 在 最近 店里 就 买 了 很多 书 没事 了 看看书 感觉 非常 好 越来越 感觉 学 不够 用 了 买 书 补充 一下",
          "这次 双 11 在 京东 上 只 买 了 几本书 活动 力度 挺大 满 100 减去 50 很 划算 书 质量 都 挺不错 发货 速度 也 还 挺 好 整体 来说 还是 挺 让 人 满意 反正 就是 挺 开心 很 喜欢 书 是 充盈 感觉 说 包装 也 挺 好 发货 还 算是 可以 吧 我 在 最近 店里 就 买 了 很多 书 没事 了 看看书 感觉 非常 好 越来越 感觉 学 不够 用 了 买 书 补充 一下",
          "这次 双 11 在 京东 上 买 了 挺 多 叔叔 质量 都 挺不错 发货 速度 也 还 挺 好 整体 来说 还是 挺 让 人 满意 反正 就是 挺 开心 很 喜欢 书 是 充盈 感觉 说 包装 也 挺 好 发货 还 算是 可以 吧 我 在 最近 店里 就 买 了 很多 书 然后 还 在 飞机 里面 买 了 很多 科技类 书 主要 和 拍摄 相关 还有 很多 其他 反正 我 就 想 多 写点 评价 都 已经 到 啦 书 很快 就 收到 了 但是 这三 本书 还是 有点 贵 啊 我 总共 买 了 20 多 本书 整体 来说 还是 特别 高兴  我们 实验室 和 老师 出钱 给 我 买 了 挺 多 说 反正 就是 挺 好 我 需要 卖家 生意 越来越 兴隆 越来越 好 希望 你们 生意兴隆 红火 就 这样 吧 写 不了 更 多 的话 了 真的 想多带 点金 豆 谢谢 你 了 帮 我 评个 优  其实 每当 我 看到 书 是 聪明 感觉 心里 真的 特别 高兴",
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          "给 部门 买 书 一次性 买 了 一千多 部门 小伙伴 都 挺 开心 京东 物流 自不必说 了 希望 自己 在 新 一年 里 有 更 多 进步",
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          "次性 买 了 十几 本书 速度 很快 物流 很快 打开 看看 书 包装 很 好 都 有 塑料膜 封装 正版 无疑 虽然 价格 不 便宜 但是 一定 支持 正版 十几本 不是 自己 看 自己 也 看 不了 是 好多 人一 起买 因为 时间 关系 也 没 赶 上 活动 感谢 京东",
          "次性 买 了 十几 本书 速度 很快 物流 很快 打开 看看 书 包装 很 好 都 有 塑料膜 封装 正版 无疑 虽然 价格 不 便宜 但是 一定 支持 正版 十几本 不是 自己 看 自己 也 看 不了 是 好多 人一 起买 因为 时间 关系 也 没 赶 上 活动 感谢 京东",
          "应该 是 正品 书 质量 和 出版社 都 是 和文 轩 书店 一样 而且 在 内容 安排 和 页数 上 也 是 对 内容 也 没有 删减 京东 现在 买书 都 很 方便 而且 性价比 也 很 高",
          "次性 买 了 十几 本书 速度 很快 物流 很快 打开 看看 书 包装 很 好 都 有 塑料膜 封装 正版 无疑 虽然 价格 不 便宜 但是 一定 支持 正版 十几本 不是 自己 看 自己 也 看 不了 是 好多 人一 起买 因为 时间 关系 也 没 赶 上 活动 感谢 京东",
          "发货 速度 很快 毕竟 自营 但是 快递 包装 很破 是 用 3 个 纸板 拼出来  有无 塑封 有 每 本书 单独 有 塑封  印刷 质量 没有 问题  纸张 质量 没有 问题  内容 影印版 需要 有 英语 基础",
          "应该 是 正品 书 质量 和 出版社 都 是 和文 轩 书店 一样 而且 在 内容 安排 和 页数 上 也 是 对 内容 也 没有 删减 京东 现在 买书 都 很 方便 而且 性价比 也 很 高",
          "纸质 不太好 其他 还好 吧 hellip hellip 反正 这书 怎么 看 排版 和 印刷 都 有点 随意 hellip hellip 至于 内容 看过 之后 再 来 评价 吧 hellip hellip 京东 快递 很 给 力 小哥 服务 很 好 很快 非常 好 在 京东 买 东西 现在 并 不是 图 便宜 而是 图 快捷 安全 方便 现在 正版书 出版 怎么 越来越 接近 盗版 了 呢",
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          "西瓜 书 已经 在 看 了 一眼 正品 大吉大利 最近 吃瓜",
          "特别 好 一 本书 我 买 了 以后 当做 小说 读 吃饭 睡觉 前 连坐 上 厕所 都 爱不释手 作者 把 机器 学习 写 这么 生动活泼 真是 让 人 理解 起来 一点 都 不 费力 因为 读得 太 投入 连 做梦 都 能 到 自己 成 了 机器 学习 程序 猿 高手 了 很 好奇 作者 是 个 怎样 人 一定 是 个 很 幽默 风趣 高雅 攻城 狮 我 仔细 端详 了 作者 肖像画 感觉 似曾相识 画像 上 音容 样貌 就 跟 我们 身边 你 我 他 那样 真实 学习 完 这门书 我 觉得 我 去 面试 AI 公司 胸有成竹 了 祝 我 早日 拿到 理想 工作岗位",
          "自营 速度 没 说 昨晚 10 20 下单 今天 中午 到 这 本书 很 不错 是 我 一直 想 买 机器 学习 这块 本来 就 很 枯燥 看 西瓜 书太 痛苦 了 所以 看上 了 这 一本 书中 很多 插图 形象 直观 文字描述 也 很 有意思 读 起来 很 有 趣味 很 满意",
          "西瓜 书 已经 在 看 了 一眼 正品 大吉大利 最近 吃瓜",
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          "很 不错 书 专业 引导性 强 适合 教育领域 专业人士 读读 印刷 质量 有待 提高 下",
          "书 印刷 质量 没得说 很稳 书里 内容 编排 也 比较 符合 我 预期 希望 能 跟着 书里 内容 更加 深入 了解 Tensorflow",
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          "选个 好几个 类似 书 最后 决定 买 这本 纸张 不错 物流 很快",
          "做 活动  凑 单买 书 还是 很 划算",
          "非常 好 我 买 了 很 多次 内容 和 物流 我 都 很 满意",
          "做 活动  凑 单买 书 还是 很 划算",
          "这次 买 了 很多 书 还是 自营 到货 快 非常 好",
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          "书 确实 写 不错 周志华 老师 书 果然 不 一般 李楠 博士 翻译 很棒 值得 拥有 好评",
          "这 本书 是 最好 深度 学习 理论 入门 书籍 比 市面上 同类 书籍 好太多 了 全彩 印刷 阅读 起来 很 舒服 中国 写得 所以 语言 凝练 言简意赅 但 自成体系 读 起来 酣畅淋漓 而读 国外 作者 书 觉得 很 啰嗦 和 李航 周志华 书 一起 堪称 国内 机器 学习 三部 巨著 强烈推荐",
          "英文 对照 版本 这个 系列 书 真 厉害 它 把 这些 名著 使用 三千 词内 书写 对于 我 来说 词汇量 很少 阅读 只 需 简单 查字典 就 能 阅读 和 积累 词汇 这 一点 很 重要 比 单纯 背诵 词汇 要 有用 很多",
          "英文 对照 版本 这个 系列 书 真 厉害 它 把 这些 名著 使用 三千 词内 书写 对于 我 来说 词汇量 很少 阅读 只 需 简单 查字典 就 能 阅读 和 积累 词汇 这 一点 很 重要 比 单纯 背诵 词汇 要 有用 很多",
          "插图 形式 讲解 比 很多 国外 翻译 书 都 易懂 很多 翻译 技术 书籍 晦涩 难懂 读 起来 是 一种 折磨 大赞 这 本书 推荐",
          "良心 翻译 啊 哈工大 自然语言 处理 团队 实力 确实 很强 做事 也 很 踏实 认真 这 本书 翻译 质量 就是 上述 观点 很 好 佐证 反观 我 购买 强化 学习 中科院 赵地 等 翻译 那本书 简直 糟糕透顶 两相 比较 更加 凸显 刘挺 老师 团队 水平 和 态度 你们 保持者 知识分子 初心 和 良知 是 中国 科技 希望 祝 工作 顺利 生活 愉快",
          "良心 翻译 啊 哈工大 自然语言 处理 团队 实力 确实 很强 做事 也 很 踏实 认真 这 本书 翻译 质量 就是 上述 观点 很 好 佐证 反观 我 购买 强化 学习 中科院 赵地 等 翻译 那本书 简直 糟糕透顶 两相 比较 更加 凸显 刘挺 老师 团队 水平 和 态度 你们 保持者 知识分子 初心 和 良知 是 中国 科技 希望 祝 工作 顺利 生活 愉快",
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          "内容 非常 详细 适合 机器 学习 入门者 使用",
          "看 了 快 半个 月 了 才 来 评价 hhh 这本 作为 机器 学习 和 深度 学习 初学者 来说 是 很棒 书 讲得 很 通透 例子 也 很 好 希望 学习 这个 领域 都 可以 拿来 看看 但 一定 要 有 实践",
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          "深度 学习 现在 这么 火 一定 要 学习 一下 相应 框架 这 本书 从 工程 出发 不是 纯理论 非常适合 小白 上手 真的 很 不错 呢 给 一个 大大的 赞",
          "大佬 书 很 赞 内容 很 翔实 多年 理论 和 实践 积累 非常 值得 研究 一下",
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          "书本 质量 很 不错                       都 是 原封 书 内容 是 机器 学习 方面 内容 讲 也 很 不错 由于 是 一批 书 一起 买 就 一起 拍 了",
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          "这 本书 现在 已经 在 江湖 上 有 了 绰号 那 就是 蒲公英 书 邱锡鹏 是 中科大 少年班 毕业 非常 聪明 但 没有 想到 书写 也 非常适合 入门者 可以 说 是 浅入 深出 书 排版 用 橙色 和 黄色 标注 了 关键 内容 体验 很 不错 这 让 我 很 惊讶 通常 来讲 机械工程 出版社 东西 都 挺 粗 非常 令 我 惊讶 是 这 本书 还 采用 了 新式 标点符号 用法 引号 和 引号 之间 书名号 和 书名号 之间 都 取消 了 顿号 看 非常 舒服",
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          "书 封面设计 很漂亮 配色 好看 内容 部分 架构 清晰 结构合理 不错 书",
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          "慢慢 学  慢慢 啃  希望 能 学到 精华",
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          "618 活动 购买 活动 很 给 力 很 适合 囤书 物流 速度 很快 618 当天 下单 隔天 就 到 了 书 质量 很 好 满意 给 好评",
          "还 不错  活动 时买 便宜  送货 很快  不受 618 影响",
          "618 活动 购买 活动 很 给 力 很 适合 囤书 物流 速度 很快 618 当天 下单 隔天 就 到 了 书 质量 很 好 满意 给 好评",
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          "印刷 内容 物流 都 特别 好",
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          "图灵 出品 书籍 图解 教程 web 开发 必备 书籍 涵盖 了 相关 技术 新 方向 包含 了 172 张 图解 协议 涉及 web 安全 新 技术 动向 属于 经典 指南 系列 作者 是 日本 人 内容 通俗易懂 有图 有 案例 很 容易接受 半价 买入 相当 实惠 hellip",
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          "产品 与 原图 相符 收到 这 本书 塑料 外包装 稍 有 破损 但 不 影响 全新 非常 干净 无 折痕 破损 纸质 非常 好 摸 起来 特别 舒服 可以 有 一个 很 好 学习 体验 买 新书 不买 二手书 不 就 图 一个 质量 吗 如果 注重 舒适感 以及 手感 人 推荐 买 这 本书",
          "书 不错 包装 也 很 完整 快递 袋 终于 换成 泡沫 袋 了 拿到 手 几乎 没有 磕碰 吧 比较满意 然后 谈谈 这 本事 看法 吧 起码 一起 下单 了 两本 另外 一 本书 是 Pytorch 深度 学习 相比 那本书 这 本书 好太多 了 虽然 这 本书 讲 也 不是 特别 全 但是 还是 比较 适合 大多数 小伙伴 入门 Pytorch 其一 这 本书 很 新 四月份 出版 所以 内容 采用 也 是 1.3 版本 相对而言 好 很多 了 其二 这 本书 讲解 通俗易懂 而且 有 浅 有 深 很 有 层次感 也 讲解 了 很多 详细 细节 特别 是 第二章 讲解 Pytorch 框架 时候 讲解 特别 清晰 对 初学者 帮助 特别 多 作者 写作 功底 也 是 很 高 是 个 大神 好 了 不 说 了 学习 学习",
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          "包装 很 好 没有 损坏 购物 体验 不错 内容 等 读过 之后 再 做 评价",
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          "非常 赞 一 本书 非常适合 初学者",
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          "非常 好 书 之前 忘 了 评价",
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          "非常 好 书 之前 忘 了 评价",
          "非常 好 书 之前 忘 了 评价",
          "非常 好 书 之前 忘 了 评价",
          "很 专业 一 本书 对于 程序员 来说 很 有 价值",
          "很 专业 一 本书 对于 程序员 来说 很 有 价值",
          "非常 赞 一 本书 非常适合 初学者",
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          "很 好 适合 想 学 点儿 技术 产品 人 简单 易懂",
          "非常 不错 一本 好书 学习 新 技术 好帮手 值得 拥有 一次 不错 购物 体验",
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          "图书 质量 很 好 也 很 适合 新手 学习",
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          "这 套书 是 和 程序员 数学 那套 一起 买 同样 都 是 结城浩 作品 结城浩 书籍 无论是 程序员 系列 还是 数学 系列 都 很 不错 图解 系列 也 看过 几本 日本 作者 书籍 普遍 都 非常 风趣 易懂 密码学 大多数 时候 都 很 复杂 枯燥 结城浩 这 本书 却 非常 通俗易懂 结合 大量 配图 将 密码学 带入 每个 人 面前 好评",
          "书 质量 很 不错 身边 很多 朋友 都 买 了 这 本书 都 说 不错 里面 关于 机器 学习 原理 和 算法 都 讲 很 好 努 努力 把 书 看 完 争取 找个 好 工作 再说 一句 物流 很快 第一天 下单 第二天 就 到 了 服务 也 很 好 好评",
          "书 质量 非常 好 买 了 看起来 很 舒服 昨晚 下单 今 早就 送到 了 非常 快 这 本书 对 推荐 系统 讲解 非常 好 从 基础 协同 过滤 一直 到 基于 深度 学习 DIN 模型 整个 框架 讲 很 详细 是 一本 极好 书 非常 推荐 购买 加油 看起来",
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          "之前 图书馆 借 来看 了 看 感觉 还 不错 就 买 了 一本 纸张 很 好 很 喜欢",
          "书 纸张 很 厚实 应该 是 正版书 买回来 以后 备用",
          "带 塑封 非常高兴 收到 这样 干净 书 次日 达 很 满意 因为 急用",
          "之前 图书馆 借 来看 了 看 感觉 还 不错 就 买 了 一本 纸张 很 好 很 喜欢",
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          "京东 买书 很 方便 不错",
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          "杨 大佬 写 书  支持 支持",
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          "书 很 好 比 京东 自营 便宜 不少",
          "书 很 好 比 京东 自营 便宜 不少",
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          "非常 好 买得值 物流 也 很快",
          "速度 很快 很 愉快 购物",
          "非常 好 买得值 物流 也 很快",
          "送货 很快 质量 也 很 好 价格 可以",
          "非常 好 买得值 物流 也 很快",
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双 11 在 京东 上 只 买 了 几本书 活动 力度 挺大 满 100 减去 50 很 划算 书 质量 都 挺不错 发货 速度 也 还 挺 好 整体 来说 还是 挺 让 人 满意 反正 就是 挺 开心 很 喜欢 书 是 充盈 感觉 说 包装 也 挺 好 发货 还 算是 可以 吧 我 在 最近 店里 就 买 了 很多 书 没事 了 看看书 感觉 非常 好 越来越 感觉 学 不够 用 了 买 书 补充 一下\",\"这次 双 11 在 京东 上 只 买 了 几本书 活动 力度 挺大 满 100 减去 50 很 划算 书 质量 都 挺不错 发货 速度 也 还 挺 好 整体 来说 还是 挺 让 人 满意 反正 就是 挺 开心 很 喜欢 书 是 充盈 感觉 说 包装 也 挺 好 发货 还 算是 可以 吧 我 在 最近 店里 就 买 了 很多 书 没事 了 看看书 感觉 非常 好 越来越 感觉 学 不够 用 了 买 书 补充 一下\",\"这次 双 11 在 京东 上 买 了 挺 多 叔叔 质量 都 挺不错 发货 速度 也 还 挺 好 整体 来说 还是 挺 让 人 满意 反正 就是 挺 开心 很 喜欢 书 是 充盈 感觉 说 包装 也 挺 好 发货 还 算是 可以 吧 我 在 最近 店里 就 买 了 很多 书 然后 还 在 飞机 里面 买 了 很多 科技类 书 主要 和 拍摄 相关 还有 很多 其他 反正 我 就 想 多 写点 评价 都 已经 到 啦 书 很快 就 收到 了 但是 这三 本书 还是 有点 贵 啊 我 总共 买 了 20 多 本书 整体 来说 还是 特别 高兴  我们 实验室 和 老师 出钱 给 我 买 了 挺 多 说 反正 就是 挺 好 我 需要 卖家 生意 越来越 兴隆 越来越 好 希望 你们 生意兴隆 红火 就 这样 吧 写 不了 更 多 的话 了 真的 想多带 点金 豆 谢谢 你 了 帮 我 评个 优  其实 每当 我 看到 书 是 聪明 感觉 心里 真的 特别 高兴\",\"这次 双 11 在 京东 上 买 了 挺 多 叔叔 质量 都 挺不错 发货 速度 也 还 挺 好 整体 来说 还是 挺 让 人 满意 反正 就是 挺 开心 很 喜欢 书 是 充盈 感觉 说 包装 也 挺 好 发货 还 算是 可以 吧 我 在 最近 店里 就 买 了 很多 书 然后 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本书 速度 很快 物流 很快 打开 看看 书 包装 很 好 都 有 塑料膜 封装 正版 无疑 虽然 价格 不 便宜 但是 一定 支持 正版 十几本 不是 自己 看 自己 也 看 不了 是 好多 人一 起买 因为 时间 关系 也 没 赶 上 活动 感谢 京东\",\"次性 买 了 十几 本书 速度 很快 物流 很快 打开 看看 书 包装 很 好 都 有 塑料膜 封装 正版 无疑 虽然 价格 不 便宜 但是 一定 支持 正版 十几本 不是 自己 看 自己 也 看 不了 是 好多 人一 起买 因为 时间 关系 也 没 赶 上 活动 感谢 京东\",\"应该 是 正品 书 质量 和 出版社 都 是 和文 轩 书店 一样 而且 在 内容 安排 和 页数 上 也 是 对 内容 也 没有 删减 京东 现在 买书 都 很 方便 而且 性价比 也 很 高\",\"次性 买 了 十几 本书 速度 很快 物流 很快 打开 看看 书 包装 很 好 都 有 塑料膜 封装 正版 无疑 虽然 价格 不 便宜 但是 一定 支持 正版 十几本 不是 自己 看 自己 也 看 不了 是 好多 人一 起买 因为 时间 关系 也 没 赶 上 活动 感谢 京东\",\"发货 速度 很快 毕竟 自营 但是 快递 包装 很破 是 用 3 个 纸板 拼出来  有无 塑封 有 每 本书 单独 有 塑封  印刷 质量 没有 问题  纸张 质量 没有 问题  内容 影印版 需要 有 英语 基础\",\"应该 是 正品 书 质量 和 出版社 都 是 和文 轩 书店 一样 而且 在 内容 安排 和 页数 上 也 是 对 内容 也 没有 删减 京东 现在 买书 都 很 方便 而且 性价比 也 很 高\",\"纸质 不太好 其他 还好 吧 hellip hellip 反正 这书 怎么 看 排版 和 印刷 都 有点 随意 hellip hellip 至于 内容 看过 之后 再 来 评价 吧 hellip hellip 京东 快递 很 给 力 小哥 服务 很 好 很快 非常 好 在 京东 买 东西 现在 并 不是 图 便宜 而是 图 快捷 安全 方便 现在 正版书 出版 怎么 越来越 接近 盗版 了 呢\",\"纸质 不太好 其他 还好 吧 hellip hellip 反正 这书 怎么 看 排版 和 印刷 都 有点 随意 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就是 蒲公英 书 邱锡鹏 是 中科大 少年班 毕业 非常 聪明 但 没有 想到 书写 也 非常适合 入门者 可以 说 是 浅入 深出 书 排版 用 橙色 和 黄色 标注 了 关键 内容 体验 很 不错 这 让 我 很 惊讶 通常 来讲 机械工程 出版社 东西 都 挺 粗 非常 令 我 惊讶 是 这 本书 还 采用 了 新式 标点符号 用法 引号 和 引号 之间 书名号 和 书名号 之间 都 取消 了 顿号 看 非常 舒服\",\"业界 第一本 AI 测试 著作 干货 挺 多 质量 很 好 给 技术 部门 买 了 5 本 好好 拜读 学习 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知识\",\"众多 大牛 写 一本 关于 强化 学习 各 领域 研究进展 书 个人 觉得 很 不错 已经 开始 阅读 希望 能 学到 更 多 知识\",\"众多 大牛 写 一本 关于 强化 学习 各 领域 研究进展 书 个人 觉得 很 不错 已经 开始 阅读 希望 能 学到 更 多 知识\",\"书 质量 和 内容 很 好 ~ tensorflow2.0 官方 推荐 自然 要 买来 读一读 了\",\"书 质量 和 内容 很 好 ~ tensorflow2.0 官方 推荐 自然 要 买来 读一读 了\",\"书 质量 和 内容 很 好 ~ tensorflow2.0 官方 推荐 自然 要 买来 读一读 了\",null],\"marker\":{\"opacity\":0.5,\"size\":5},\"mode\":\"markers+text\",\"name\":\"50_tensorflow20__\",\"text\":[\"\",\"\",\"\",\"\",\"\",\"\",\"\",\"\",\"\",\"\",\"\",\"50_tensorflow20__\"],\"textfont\":{\"size\":12},\"x\":[-3.6367402,-3.5949297,-3.6364381,-3.6333385,-3.6020842,-3.5956323,-3.5984538,-3.5943995,-3.636769,-3.6233501,-3.6395237,-3.6174238],\"y\":[-3.800441,-3.8434722,-3.802218,-3.7712922,-3.8344748,-3.843065,-3.8454394,-3.8449535,-3.8058913,-3.808,-3.800398,-3.8181496],\"type\":\"scattergl\"}],                        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       "                            \n",
       "var gd = document.getElementById('7766818f-98f7-4cb7-ac51-62b9adae0f6d');\n",
       "var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
       "        var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
       "        if (!display || display === 'none') {{\n",
       "            console.log([gd, 'removed!']);\n",
       "            Plotly.purge(gd);\n",
       "            observer.disconnect();\n",
       "        }}\n",
       "}});\n",
       "\n",
       "// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
       "var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
       "if (notebookContainer) {{\n",
       "    x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "// Listen for the clearing of the current output cell\n",
       "var outputEl = gd.closest('.output');\n",
       "if (outputEl) {{\n",
       "    x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "                        })                };                });            </script>        </div>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "# Run the visualization with the original embeddings\n",
    "# topic_model.visualize_documents(docs, embeddings=embeddings)\n",
    "\n",
    "# Reduce dimensionality of embeddings, this step is optional but much faster to perform iteratively:\n",
    "reduced_embeddings = UMAP(n_neighbors=10, n_components=2, min_dist=0.0, metric='cosine').fit_transform(embeddings)\n",
    "topic_model.visualize_documents(docs, reduced_embeddings=reduced_embeddings)\n",
    "\n",
    "\n",
    "# model.visualize_documents(docs)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "id": "00ffc5ba",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from bertopic import BERTopic\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer\n",
    "\n",
    "# Create TF-IDF sparse matrix\n",
    "vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=5)\n",
    "embeddings = vectorizer.fit_transform(docs)\n",
    "\n",
    "# Model\n",
    "model_tfidf = BERTopic(language=\"chinese (simplified)\")\n",
    "topics1, probabilities1 = model_tfidf.fit_transform(docs, embeddings)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "id": "2fe51392",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[1, 11, 0, 2, 6]"
      ]
     },
     "execution_count": 24,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "similar_topics, similarity = model.find_topics(\"纸质\", top_n=5)\n",
    "similar_topics"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "id": "e8dfc60c",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[('清晰', 0.07779836893946916),\n",
       " ('打印', 0.07455593770332672),\n",
       " ('打印 清晰', 0.07455593770332672),\n",
       " ('清楚', 0.06604929254058266),\n",
       " ('清晰 书本', 0.05920877459743754),\n",
       " ('书本', 0.055608934748614565),\n",
       " ('印刷', 0.05533551548633206),\n",
       " ('没得说 文字', 0.042571666233474956),\n",
       " ('书页 质量 没得说', 0.042571666233474956),\n",
       " ('字印', 0.042571666233474956)]"
      ]
     },
     "execution_count": 27,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "model.get_topic(1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "id": "2dbb09f4",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 保存模型\n",
    "model.save(\"my_model\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "436cdad0",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Load model\n",
    "my_model = BERTopic.load(\"my_model\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "247a25e6",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 聚类分析"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 127,
   "id": "3aaef1f0",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#数据预处理\n",
    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
    "scaler = StandardScaler()\n",
    "scaler.fit(sdf)\n",
    "scaled_data = scaler.transform(sdf)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 128,
   "id": "f23e5dc7",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Price</th>\n",
       "      <th>IsFreeship</th>\n",
       "      <th>AuthorScore</th>\n",
       "      <th>PublisherScore</th>\n",
       "      <th>PublisherCode</th>\n",
       "      <th>BrandScore</th>\n",
       "      <th>PageSize</th>\n",
       "      <th>IsPractise</th>\n",
       "      <th>IsFramework</th>\n",
       "      <th>SellLevel</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>78.3</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>20</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "      <td>380.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>55.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>89</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>125.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>89</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>58.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>89</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>22.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>20</td>\n",
       "      <td>50</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>30</td>\n",
       "      <td>280.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   Price  IsFreeship  AuthorScore  PublisherScore  PublisherCode  BrandScore  \\\n",
       "0   78.3           0           20              40              1          10   \n",
       "1   55.0           0           89              40              1          10   \n",
       "2  125.0           0           89              40              1          10   \n",
       "3   58.0           0           89              40              1          10   \n",
       "4   22.0           0           20              50              2          30   \n",
       "\n",
       "   PageSize  IsPractise  IsFramework  SellLevel  \n",
       "0     380.0           0            0          0  \n",
       "1       0.0           0            0          0  \n",
       "2       0.0           0            0          0  \n",
       "3       0.0           0            0          0  \n",
       "4     280.0           0            0          0  "
      ]
     },
     "execution_count": 128,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "sdf.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 129,
   "id": "d2189475",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
    "def get_best_clusters(df, max_K):\n",
    "    clusters_centers = []\n",
    "    k_list = []\n",
    "    for k in range(1, max_K):\n",
    "        kmeans_model = KMeans(n_clusters = k)\n",
    "        kmeans_model.fit(df)\n",
    "        clusters_centers.append(kmeans_model.inertia_)\n",
    "        k_list.append(k)\n",
    "    return clusters_centers, k_list\n",
    "clusters_centers, k_values = get_best_clusters(scaled_data, 30)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 130,
   "id": "549993a8",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
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      "/opt/miniconda3/envs/book/lib/python3.7/site-packages/sklearn/base.py:444: UserWarning: X has feature names, but KMeans was fitted without feature names\n",
      "  f\"X has feature names, but {self.__class__.__name__} was fitted without\"\n"
     ]
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